La Giunta comunale ha dato il via libera alla direzione della Polizia Municipale per la partecipazione al Progetto “Alcol Eye”, una selezione pubblica di idee con l’obiettivo della promozione, il coordinamento e il monitoraggio sul territorio nazionale di attività di prevenzione, sperimentazione e contrasto al fenomeno degli incidenti stradali causati dall’abuso di alcol e droga. L’iniziativa coinvolge il Comune di Siena, in qualità di capofila, l’Università degli studi di Siena come partner con la collaborazione della Prefettura di Siena. Al bando, che ha una particolare attenzione verso i giovani, possono partecipare i comuni capoluogo di provincia i quali potranno ricevere un finanziamento non superiore a 350mila euro. Alla realizzazione di attività preventive contro il disagio giovanile collaborerà, su proposta dell’amministrazione comunale, l’ateneo senese in merito ad un progetto innovativo legato alla intelligenza artificiale che riguarderà il potenziamento dell’attività di controllo su strada, di deterrenza e informazione, con particolare interesse ai giovani. Il piano potrà essere rimodulabile in base all’entità del finanziamento concesso senza perdita di efficacia delle azioni progettate.
Molto soddisfatto del lavoro svolto dalla Polizia municipale il vice sindaco Andrea Corsi: “E’ un progetto dalla grande portata innovativa che coinvolge l’Università in un percorso di collaborazione con la nostra Polizia municipale. Questa sinergia vuole rendere più efficace l’azione delle forze dell’ordine a servizio dei cittadini sfruttando le potenzialità che la ricerca scientifica e la tecnologia ci mettono oggi a disposizione. Siena si dimostra ancora una volta capace di valorizzare le proprie eccellenze coinvolgendole in azione concrete volte a migliorare la vita di tutti, soprattutto i giovani che rappresentano il futuro della comunità”.
Il progetto nel dettaglio
Il problema dell’abuso di sostanze psicoattive o alcoliche alla guida richiede un costante impegno e l’ottimizzazione dei servizi di controllo e prevenzione affinché possa essere minimizzato e via via debellato. Il progetto intende sperimentare tecnologie altamente innovative basate su “machine learning” e intelligenza artificiale da integrare con gli strumenti e le pratiche attualmente in uso nelle Forze dell’Ordine, per meglio supportare le attività di prevenzione dell’incidentalità stradale causata da alcol/droghe. In particolare, il progetto prevede lo sviluppo di un software previsionale in grado di elaborare i dati storici relativi a incidenti stradali (es. dati relativi al numero di incidenti, data, ora, luogo, persone coinvolte ecc…), integrati con dati dinamici e di contesto raccolti da diverse banche dati (es. numero di scontrini con codice Ateco per le bevande alcoliche emessi nel weekend), e con la collaborazione dei cittadini (es. dati riguardanti dissesti del manto stradale, allagamenti, cassonetti rovesciati che creano impedimenti al traffico, o semplice presenza di persone nel centro città nelle ore serali e notturne rilevata via social media). Questo sistema permetterà di individuare le correlazioni tra indicatori storici, contestuali e dinamici che aumentano il rischio di incidentalità alcool/droghe correlata in varie aree della provincia di Siena e nel centro storico di Siena, in modo da poter orientare i servizi delle Forze dell’Ordine (es. presenza di pattuglie in zone a rischio). Le analisi del sistema previsionale saranno utilizzate a supporto dei processi decisionali per ottimizzare gli strumenti di controllo su strada, di deterrenza e prevenzione.
Il progetto ha una durata di 12 mesi e include diverse attività quali analisi dei requisiti di tutti i portatori di interesse del progetto (es. Comune, forze dell’ordine, cittadini, esercenti ecc.); definizione dei dati storici, dinamici e contestuali; progettazione delle modalità di raccolta dei dati dinamici e contestuali forniti dai cittadini, basato sull’uso di social media con specifici #ashtag; progettazione del meccanismo di incentivazione della cittadinanza a fornire dati dinamici e contestuali; campagna di comunicazione per stimolare la partecipazione attiva dei cittadini; campagna di raccolta dei dati in collaborazione gli stakeholder; sviluppo dell’architetturadel sistema (definizione delle banche dati in input, dei sistemi di raccolta dati, delle caratteristiche server centrale di raccolta dei dati aggregati secondo normativa Gpds, sviluppo dei connettori tra banche dati e server centrale); sviluppo e implementazione dell’algoritmo di machine learning e addestramento del sistema; progettazione delle interfacce grafiche per l’accesso ai dati elaborati dall’algoritmo e destinate alle diverse tipologie di utenti (personale del Comune, personale delle Forze dell’Ordine, cittadini); integrazione e test del sistema; valutazione con utenti finali dell’esperienza d’uso del sistema; valutazione dell’impatto del sistema sulla gestione dell’incidentalità legata al consumo di alcool.
L’innovazione del progetto consiste nell’uso integrato di dati storici che tradizionalmente vengono utilizzati per simulare scenari e fare previsioni sull’incidentalità, con nuove fonti di dati dinamici e contestuali raccolti con la collaborazione attiva dei cittadini, che possono fornire indicazioni sui fattori di rischio legati a situazioni contestuali (es. condizioni del manto stradale, vendita di alcool nei locali pubblici, presenze di cittadini in determinate zone nelle sere del fine settimana, frequenza di accessi ai parcheggi a pagamento).
